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자료유형
학술저널
저자정보
최수만 (연세대학교 투자정보공학협동과정) 전동화 (맥쿼리투자신탁) 오경주 (연세대학교)
저널정보
한국지식경영학회 지식경영연구 지식경영연구 제21권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
229 - 247 (19page)

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지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을함께 고찰하고자 한다.
#크라우드 펀딩 #P2P 대출 #지식경영 #신용평가 #인공지능

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참고문헌 (24)

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김학건 / 2013 / 온라인 개인 간(P2P) 대출의 상환 성공요인에 관한 연구 / 재무연구 26(3):381~415 google schola 김학건 / 2013 / 온라인 개인간 대출시장에서의 차입자 특성 연구 / 한국경영과학회지 38(4):79~94 dbpia 김홍곤 / 2018 / 핀테크 기반 주식투자 최적화 모델 구축 사례 연구 : 기관투자자 대상 / 지식경영연구 19(1):97~118 dbpia 김승현 / 2019 / Predicting Debt Default of P2P Loan Borrowers Using Self-Organizing Map / Quantitative Bio-Science 38(1):63~71 Crossref 고영성 / 2017 / 인터넷 대부시장에서의 정보비대칭성 문제: P2P금융회사 사례를 중심으로 google schola

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